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Historique contre cet adversaire

Aaron Gordon vs CLE

Cleveland Cavaliers · 23 matchs · 2015-03-15 → 2024-12-05

Sa moyenne sur la période : 22.3Forme récente (L5) : 16.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.6 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 0 à 41 TTFL selon les matchs.
  • Défense 22e de la ligue contre les F : 17.9 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.6

Moyenne vs cet adversaire

20.7

-1.6

Médiane

19.0

Min – Max

0 – 41

Matchs ≥ 30

17%

Matchs ≥ 40

4%

Matchs < 20

52%

Minutes / match

30.4

Pts / Reb / Ast

14.0 / 6.7 / 2.4

Domicile / extérieur

À domicile

22.2

13 matchs

À l’extérieur

18.7

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière126.026 – 26
2023/24Saison régulière217.517 – 18
2022/23Saison régulière123.023 – 23
2021/22Saison régulière218.512 – 25
2020/21Saison régulière233.027 – 39
2019/20Saison régulière217.014 – 20
2018/19Saison régulière331.320 – 41
2017/18Saison régulière225.019 – 31
2016/17Saison régulière316.39 – 27
2015/16Saison régulière415.38 – 19
2014/15Saison régulière10.00 – 0

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

17.9

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

22 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2024-12-05Ext.34187226.0
2024-03-31Dom.2988518.0
2023-11-19Ext.32114517.0
2023-01-06Dom.301210123.0
2022-03-18Ext.35208525.0
2021-10-25Dom.28129112.0
2021-01-06Dom.27158327.0
2021-01-04Dom.282411139.0
2019-12-06Ext.—145220.0
2019-10-23Dom.—92314.0
2019-03-14Dom.—216433.0
2019-03-03Ext.—158320.0
2018-11-05Dom.—239341.0
2018-01-18Ext.—1710219.0
2018-01-06Dom.—308131.0
2017-04-04Ext.—12509.0
2017-03-11Dom.—165327.0
2016-10-29Ext.—83213.0
2016-03-18Dom.—710315.0
2016-01-02Ext.—117219.0
2015-12-11Dom.—6428.0
2015-11-23Ext.—116119.0
2015-03-15Dom.—2110.0

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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